陳 璐,王婉鶯

(南開大學 金融學院,天津 300350)

一、 引 言

世界銀行數(shù)據(jù)顯示,2002年全球65歲以上人口占比首次超7%,標志著全球正式步入老齡化時代。日本作為世界老齡化程度最深的國家,早在1970年就進入老齡化社會,2021年該國65歲以上人口占比更是達到28.8%。(1)數(shù)據(jù)來源:日本國家統(tǒng)計局《人口月度報告》https://www.stat.go.jp/english/data/jinsui/tsuki/index.html。與日本相比,同處亞洲的中韓兩國人口老齡化速度更快,日本65歲以上人口占比從7%到14%用了25年(1970—1994),(2)數(shù)據(jù)來源:《中國統(tǒng)計年鑒》。中國用了22年(2000—2021),而韓國只用了19年(2000—2018)。(3)日本和韓國數(shù)據(jù)來源:OECD官方統(tǒng)計:https://data.oecd.org/pop/elderly-population.htm#indicator-chart。不僅是老齡人口規(guī)模和結(jié)構(gòu)的變化,老年群體的預(yù)期壽命也在不斷提高。圖1呈現(xiàn)了來自聯(lián)合國《2022世界人口展望》報告顯示的中國、日本、韓國以及世界65歲人口平均預(yù)期余命(Life Expectancy at Age 65)的數(shù)據(jù)。從世界平均數(shù)據(jù)來看,65歲預(yù)期余命從1950年的11.3年增長至2021年的16.2年,并將于2100年上升至22.2年。日本2021年65歲老人預(yù)期余命為22.4年,預(yù)計到2100年將提高至30年,這意味著屆時65歲的日本老人僅僅度過了人生中2/3的生命長度。與日本相比,2021年韓國65歲人口的預(yù)期余命為21.5年,而中國這一數(shù)據(jù)為17.7年,高出世界平均水平1.5年,預(yù)計到2100年我國將提升至26.3年。

數(shù)據(jù)來源:聯(lián)合國《2022世界人口展望》圖1 中日韓及全球老齡人口預(yù)期余命

預(yù)期余命的增長,意味著老年人退出勞動力市場后持續(xù)生存的時間延長,生活費用支出的金額和期限都在不斷提高和延長,如何保障老年期的生活質(zhì)量成為個人、家庭和社會亟待關(guān)注的問題。適度推遲退休年齡在促進勞動者收入增加、緩解勞動力短缺問題以及減輕社會養(yǎng)老基金負擔方面具有顯著的促進作用。在全球人口老齡化趨勢下,許多國家積極推動延遲退休相關(guān)政策的實施。為緩解財政給付壓力,日本政府持續(xù)對養(yǎng)老金領(lǐng)取年齡相關(guān)政策進行改革,1954年日本修改《厚生年金保險法》,將養(yǎng)老金申領(lǐng)年齡從55歲提升至60歲。1986年日本國民年金制度正式推出,規(guī)定全體國民年滿65歲即可開始領(lǐng)取固定額度的“國民年金”(National Pension),雇員則在60歲時領(lǐng)取“雇員年金”(Employee’s Pension)。1994年日本政府將“雇員年金”的申領(lǐng)年齡限制提升至65歲。(4)日本厚生省養(yǎng)老金介紹https://www.mhlw.go.jp/english/policy/pension/pension/index.html。為鼓勵老齡人口參與勞動,2020年6月日本政府公布的國民年金法修正案(第40法案)將所有年金的延遲領(lǐng)取年齡上限從70歲提升至75歲。(5)日本國民能夠以65歲為節(jié)點,在60—64歲提前申領(lǐng)小于原定額度的年金,或在65歲之后延后申領(lǐng)超額年金。提前支付的情況下,年金隨年齡的減少而等比例減額,65歲之后仍以減額標準發(fā)放;延后支付的情況下,隨推延時間的增加而等比例增長,但是存在延遲支付上限。韓國的公共養(yǎng)老金體系主要由國民養(yǎng)老金和公務(wù)員養(yǎng)老金兩個部分構(gòu)成。1988年韓國政府正式實施《國民年金法》(National Pension Act),規(guī)定在養(yǎng)老金繳費滿10年后,年滿60歲可申請領(lǐng)取國民養(yǎng)老金(特殊崗位55歲即可申領(lǐng))。(6)指從事總統(tǒng)令規(guī)定工作的人員(韓國養(yǎng)老金法案,2005版)。2013年,韓國政府通過了《老齡雇傭促進法》修正案,將國民養(yǎng)老金的領(lǐng)取年齡從當年起調(diào)整至61歲,并在此后每5年增加1歲,直至2033年提高到65歲(金炳徹,2020)[1]。

中國現(xiàn)行的退休制度制定于20世紀50年代,男性法定退休年齡為60歲、女性為55歲(女性職工為50歲)。1950年我國65歲人口的預(yù)期余命僅為9.1年,而2021年這一數(shù)據(jù)已增長近一倍,達到17.7年,這就意味著若以60歲退休為時點,退休后將有23.7年的生活需要依賴養(yǎng)老金。我國近年來不斷對退休制度改革做出嘗試,中共中央組織部聯(lián)合人力資源社會保障部,于2015年正式發(fā)布了關(guān)于事業(yè)單位具有高級職稱女性延遲退休的4號文件,(7)《關(guān)于機關(guān)事業(yè)單位縣處級女干部和具有高級職稱的女性專業(yè)技術(shù)人員退休年齡問題的通知》。針對領(lǐng)導(dǎo)干部崗位和具有專業(yè)技能女性實施60歲退休政策,若本人提出申請則可在55周歲自愿退休。習近平總書記在黨的二十大報告中,提出要“實施漸進式延遲法定退休年齡”。

延遲退休政策推行的前提是準確估計老齡人口的勞動能力,“勞動能力(Work Capacity)”是決定個體勞動參與的重要因素,衡量曾工作的個體是否仍然具備勞動參與的客觀能力(Cutler 等,2014)[2]。影響“勞動能力”的因素很多,健康被認為是重要的因素之一。本文研究聚焦老齡人口的“額外勞動能力”,即如果不考慮退休政策的影響,僅從健康角度衡量,老年人達到退休年齡后還能參與勞動的比例以及可以繼續(xù)工作的年數(shù)。我們借鑒Cutler等(2014)[2]的研究,使用達到最早法定退休年齡前5年的個體健康和勞動之間的關(guān)系,對超過退休年齡的老齡樣本的勞動能力進行估計,并通過與老齡樣本實際勞動參與率的比較最終獲得“額外勞動能力”的估計值。在推進中國式現(xiàn)代化建設(shè)和人口高質(zhì)量發(fā)展的時代背景下,對于身體健康、有勞動能力且有勞動意愿的老齡人力資源的開發(fā),將有助于老年人在勞動中建立一定的社會關(guān)系,保持良好的社會適應(yīng)性,提升生活質(zhì)量,促進健康老齡化。因此,基于健康角度測算中國老齡額外勞動能力,無論是從踐行健康中國戰(zhàn)略和積極應(yīng)對人口老齡化戰(zhàn)略的宏觀層面,還是為延遲退休政策的方案和實施提供科學的決策參考的政策層面,以及提高老年人生活質(zhì)量,實現(xiàn)老有所為的自我價值提升的微觀層面,都具有一定的參考價值。

本文將日本和韓國納入研究樣本,嘗試進行三個國家的比較研究。中國、日本和韓國同屬于東亞國家,均深受儒家文化的影響,能夠最大限度降低跨國比較中因文化差異導(dǎo)致的異質(zhì)性問題(Ko和Yeung,2019)[3]。此外,三個國家的人口老齡化發(fā)展路徑相似,與較早進入老齡化社會的法國(1850年)、德國(1922年)和意大利(1926年)等國家相比,中日韓三國進入老齡化社會較晚,但是老齡化進程較快,老齡人口占比迅速增加,因此三個國家都面臨人口老齡化帶來的嚴峻挑戰(zhàn)(陶濤等,2019)[4],使得跨國比較更具備研究價值。

二、 文獻綜述

(一) 健康對勞動供給的影響

健康作為人力資本的重要組成部分,是影響勞動供給的重要因素之一,決定了個體參與經(jīng)濟性和非經(jīng)濟性活動的總時間約束(Grossman,1972)[5]。大量研究表明健康對勞動參與存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,當健康水平下降時,人們的勞動參與率也會隨之減少(Bound等,1999;Au等,2005;羅峰,2021;García-Gómez,2011)[6-9]。常見的健康代理變量如死亡率(Anderson和Burkhauser,1985)[10]、身體殘疾(Stern,1989)[11]、慢性疾病(Miah和Wilcox-G?k,2007;李琴等,2014)[12,13]均被證實會顯著降低勞動參與率。除了健康狀態(tài)以外,健康的短期沖擊同樣可能對個體的勞動參與帶來長遠的影響。Dano(2005)[14]使用交通事故作為健康沖擊的突發(fā)事件,研究發(fā)現(xiàn)丹麥男性在遭遇道路事故受傷后,勞動參與率在短期和長期均顯著低于未受傷個體。健康對勞動參與的影響還存在較大的異質(zhì)性,張川川(2011)[15]研究發(fā)現(xiàn)我國城市男性老人更可能因為健康惡化而退出勞動市場;童玉芬和廖宇航(2017)[16]發(fā)現(xiàn)健康自評對于高齡、男性、農(nóng)村老人的勞動參與影響相對更大。此外,健康如何對勞動參與產(chǎn)生影響同樣引起學者們的關(guān)注。Quinn(1979)[17]研究發(fā)現(xiàn),由于收入被健康狀態(tài)所限制,可能導(dǎo)致健康較差的人維持勞動的難度增大。Blundell等(2021)[18]使用慢性病、認知能力和健康自評衡量健康,研究發(fā)現(xiàn)健康水平下降通過個體的勞動偏好、產(chǎn)出能力、殘疾保障福利、對未來崗位和收入的預(yù)期以及對余壽的預(yù)期5種渠道對勞動產(chǎn)生不利影響,文章基于英國和美國的跟蹤數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)50歲至70歲群體中健康惡化使勞動參與率下降15%。

(二) 老齡額外勞動能力研究

美國國家經(jīng)濟研究所(National Bureau of Economic Research,NBER)自1989年起,在12個OECD國家開展了關(guān)于國際社會保障項目的長期研究,其中老齡額外勞動能力是其中重要的研究內(nèi)容。Coile等(2016)[19]使用宏觀數(shù)據(jù)運用Milligan和Wise(2015)[20]提出的反事實推斷方法,研究發(fā)現(xiàn)美國55—69歲男性平均額外勞動能力至少為4.2年。Jürges等(2016)[21]采用歐洲健康、老齡與退休微觀追蹤數(shù)據(jù)(Survey of Health,Ageing and Retirement in Europe,SHARE)運用Cutler等(2014)[2]的方法,研究發(fā)現(xiàn)德國超過85%男性和70%女性的健康水平能夠繼續(xù)參與勞動至70歲,其中60—64歲男性(女性)的平均額外勞動能力為50.1%(48.2%),65—69歲為83.7%(67.7%),70—74歲為87.1%(66.5%)。Usui等(2016)[22]采用日本老齡與養(yǎng)老研究(Japanese Study of Aging and Retirement,JSTAR)數(shù)據(jù),使用Cutler等人的方法,研究發(fā)現(xiàn)日本60—64歲男性(女性)的平均額外勞動能力為16%(20.1%),65—69歲為40.2%(30.9%),70—74歲為56%(41.7%)。

在對中國樣本的研究中,大部分文章發(fā)現(xiàn)健康水平的提升為老齡勞動供給時間的延長提供了可能。張川川等(2020)[23]運用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(CHARLS)2011年和2013年數(shù)據(jù),使用Cutler等人的估計方法,發(fā)現(xiàn)60—74歲男性的平均額外勞動能力為2.78年,50—74歲女性的平均額外勞動能力為4.85年。Hou等(2021)[24]使用2011年和2015年CHARLS數(shù)據(jù),在Cutler等人估計方法的基礎(chǔ)上,以農(nóng)村樣本的健康與勞動參與估計系數(shù)對相同年齡段城市老人的勞動能力進行估計,研究發(fā)現(xiàn)城市45—69歲潛在勞動力為3120萬人,且年齡越大,健康對勞動參與的影響越大。Zhan等(2022)[25]采用CHARLS數(shù)據(jù),使用Cutler等人方法,研究發(fā)現(xiàn)60—69歲城市老人的平均額外勞動能力約為30%,高于農(nóng)村同年齡段老人,男性的額外勞動能力高于女性。張歡等(2018)[26]同樣使用Cutler等人的估計方法,基于CHARLS數(shù)據(jù),針對我國農(nóng)村老齡樣本估計發(fā)現(xiàn),盡管農(nóng)村老年人的健康提升能夠延長農(nóng)業(yè)勞動力的退出時間,但額外勞動能力增量非常有限,61歲男性的額外勞動能力增長比例僅為1.03%,而當年齡提升1歲后,農(nóng)業(yè)勞動供給的潛力就已被透支,老人若在此健康狀態(tài)下持續(xù)工作可能會對健康產(chǎn)生負向作用。

(三) 健康的衡量

在健康對老齡勞動參與影響的研究中,健康的衡量尤為重要。既往文獻中有的研究使用主觀自評反映個體健康狀態(tài)(童玉芬和廖宇航,2017)[16],一些研究同時使用多個客觀健康變量如慢性病、日常行為能力障礙、體重(張川川等,2020)[23]等衡量健康水平。但是Jürges等(2016)[21]研究發(fā)現(xiàn)若在回歸中同時納入多個健康變量,則可能導(dǎo)致模型出現(xiàn)多重共線性問題進而出現(xiàn)錯誤估計。Poterba等(2013)[27]結(jié)合多個主客觀健康變量,基于主成分分析法構(gòu)造出一個綜合健康指數(shù)(Health Status Index),該指標也成為對OECD 12個國家的老齡勞動參與能力項目研究中衡量健康的主要變量(Coile等,2018)[28]。Mclaughlin等(2012,2020)[29,30]以及陳璐和王婉鶯(2022)[31]根據(jù)健康水平差異劃分為不同健康分層,在區(qū)分個體是否健康的基礎(chǔ)之上,通過對健康群體內(nèi)部進一步細化分類,嘗試更完整地捕捉老齡群體健康特征。

本文在已有研究的基礎(chǔ)上嘗試進行三個方面的推進:第一,采用中日韓三國微觀可比數(shù)據(jù),測算我國老齡額外勞動能力,并進行跨國比較,為科學制定延遲退休政策,提升老齡人力資本利用提供決策參考。第二,聚焦5個健康維度,采用分層健康狀態(tài)界定,捕捉目標群體內(nèi)的健康差異梯度,準確刻畫健康改善對勞動參與的影響。第三,從教育差異和健康改善角度進一步剖析老齡額外勞動能力的異質(zhì)性。

三、 研究設(shè)計

(一) 模型設(shè)定

Cutler等(2014)[2]開創(chuàng)性地使用樣本外估計方法,以美國法定退休金最早領(lǐng)取年齡為節(jié)點,檢驗退休后的低齡老人是否有繼續(xù)參與勞動的能力。其基本思想是利用接近退休年齡的人群健康與勞動力參與之間的關(guān)系,對超過退休年齡的老齡群體勞動能力進行預(yù)測,被稱為CMR方法。本文借鑒CMR方法,基于法定退休年齡前5年的樣本,使用多元logit模型估計健康對勞動參與的系數(shù),如公式(1)所示。

Workyoungit=α+β×Healthyoungit+γ×Xyoungit+εit

(1)

其中Workyoungit表示退休年齡前5年個體i在第t期是否參與勞動;Healthyoungit為年輕受訪者i在第t期的健康水平;Xyoungit為控制變量;εit為隨時間變化的誤差項,本文使用了標準誤聚類至個體層面。

通過第一步估計出的系數(shù),我們在第二步中代入超過退休年齡人口的健康水平及其他控制變量的實際值,測算達到法定退休年齡群體的估計勞動能力,見公式(2)。

Workoldit=αyoung+βyoung×Healtholdit+γyoung×Xoldit

(2)

公式(2)中,Healtholdit和Xoldit為達到退休年齡的老齡個體i在t期的實際健康狀態(tài)和控制變量的實際值。Workoldit為達到退休年齡的個體i在t期的勞動參與估計概率,αyoung、β1young、β2young以及γyoung是通過公式(1)中退休年齡前5年樣本回歸得到的估計值。

Additional_Capacityoldit=Workoldit-Workoldit

(3)

通過公式(2)得到的老齡個體勞動參與的估計值,減去其實際的勞動參與值,得到公式(3)中老齡額外勞動能力估計值A(chǔ)dditional_Capacityoldit。

基于Cutler等人的研究,本文基于三個重要假設(shè):第一,假設(shè)衡量不同年齡段、不同性別個體健康狀況的約束條件相同。第二,假設(shè)健康狀態(tài)對勞動參與的影響在各年齡段無差異,即通過退休年齡前5年樣本估計出的健康水平對勞動參與估計系數(shù),同樣適用于達到退休年齡的樣本。第三,假設(shè)延長的預(yù)期壽命全部轉(zhuǎn)化為勞動供給潛力。

(二) 數(shù)據(jù)來源

我們使用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)、日本老齡與養(yǎng)老研究(Japanese Study of Aging and Retirement,JSTAR)以及韓國老齡追蹤調(diào)查(Korean Longitudinal Study of Aging,KLoSA)數(shù)據(jù)。這三個微觀調(diào)查數(shù)據(jù)庫的設(shè)計均借鑒了相似的國際老齡化調(diào)查經(jīng)驗,具有公認的國際可比性(Nakagawa等,2020)[32]。由于JSTAR數(shù)據(jù)庫當前最新公布年份為2013年,為最大限度保證跨國數(shù)據(jù)的時間維度可比性,本文選取CHARLS與JSTAR2011年和2013年的數(shù)據(jù),以及韓國2012年和2014年的數(shù)據(jù)。

為使退休政策對個體的勞動參與決策干擾降至最低,并更好地滿足健康對勞動參與的影響系數(shù)在年輕樣本和年老樣本之間保持一致,本研究參考Cutler等(2014)[2]的研究,使用退休年齡前5年作為回歸基準?；贘ürges等(2016)[21]的研究,我們將達到法定最早申請因病退休,作為領(lǐng)取養(yǎng)老金的年齡界限。根據(jù)中日韓三國退休政策,日本男性和女性退休金最早申領(lǐng)年齡為60歲;韓國國民養(yǎng)老金計劃中,一般行業(yè)男性和女性申請退休金領(lǐng)取的年齡為60歲,因此日本和韓國樣本采用60歲為退休年齡,樣本年齡為55—74歲,基準回歸年齡為55—59歲。中國退休政策規(guī)定,對于從事特別繁重體力勞動,或者從事其他有害身體健康工作的勞動者,男性年滿55周歲、女性年滿45周歲,且累計工齡達到10年可以申請?zhí)崆巴诵荨Ｒ虼酥袊行缘臉颖灸挲g為50—74歲,基準回歸年齡為50—54歲;女性樣本年齡為45—74歲,基準年齡設(shè)定為45—49歲。(8)雖然按照最早退休年齡,中國女性是45歲,但由于CHARLS數(shù)據(jù)庫樣本年齡的下限是45歲,無法獲取40歲女性數(shù)據(jù)外推至45—74歲,因此設(shè)定基準回歸年齡為45—49歲,樣本年齡為50—74歲。

考慮到中國具有典型城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟體特征,由于農(nóng)村個體從事勞動不受明確的“退休”年齡限制,為使估計結(jié)果更貼合國情,我們將中國和韓國的樣本范圍限定為城市。由于日本在JSTAR數(shù)據(jù)中并沒有區(qū)分城市和農(nóng)村樣本,因此未做限定。剔除存在關(guān)鍵變量缺失的樣本后,共有16717個樣本被納入研究范圍,其中中國樣本為5930個,日本樣本為5829個,韓國樣本為4958個。我們進一步使用三個國家數(shù)據(jù)庫提供的個體層面權(quán)重,(9)三國權(quán)重均使用了數(shù)據(jù)庫直接給出的個體截面分析權(quán)重(INDV_WEIGHT)。進行加權(quán)處理使研究結(jié)果具有推斷全國總體的代表性。

(三) 變量設(shè)定

1.被解釋變量。本文被解釋變量為是否參與勞動,基于三國追蹤調(diào)查中受訪者自述目前仍在從事有償勞動,賦值為1;否則賦值為0。

2.解釋變量。老齡人口的健康水平是本文的核心解釋變量。中華人民共和國國家衛(wèi)生健康委員會于2022年9月28日發(fā)布了《中國健康老年人標準》,(10)中華人民共和國國家衛(wèi)生健康委員會官網(wǎng):http://www.nhc.gov.cn/wjw/lnjk/202211/89cb032e5a4a4b5499dfa9f0d23243ff/files/c6416279328942ed99cd7e44254d08ec.pdf。規(guī)定了60歲及以上中國健康老年人標準。本文參考了文件中的“軀體健康”和“心理健康”兩個維度,同時借鑒Mclaughlin等(2012,2020)[29,30]以及陳璐和王婉鶯(2022)[31]的研究,將老齡健康指標進行分層設(shè)置,根據(jù)5個健康維度涉及問卷中關(guān)于健康的57個問題(見表1),并進一步把健康變量劃分為“最健康”、“基本健康”和“不健康”三類(見表2)。

表1 基于5維度的健康變量所涉及問題

表2 健康變量的分類設(shè)定

本文控制了人口特征變量和家庭特征變量,分別包括年齡、性別、受教育程度(受教育年數(shù)的連續(xù)變量)、配偶是否工作、子女個數(shù)和家庭資產(chǎn)狀況。為方便跨國比較,對于家庭資產(chǎn)狀況變量我們通過購買力平價(Purchasing-Power-Parity,PPP)匯率以及居民消費品價格指數(shù)換算為2010年名義美元。同時為了避免離群值對估計結(jié)果造成偏差,我們將大于99%分位數(shù)或小于1%分位數(shù)的家庭資產(chǎn)取值進行截尾處理。

(四) 描述性統(tǒng)計

表3為統(tǒng)計性描述,為更直觀地進行跨國比對,表3展示的三個國家樣本年齡均為55—74歲。(11)考慮到文章篇幅,此處不報告中國在回歸中所用具體數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計,歡迎感興趣的讀者來信索要。中國的勞動參與率為45.3%,在三個國家中最低。日本為57%,韓國為48.9%。健康水平方面,日本健康水平相對最高,韓國其次,我國相對最低,三國之間的健康水平排序與已有文獻存在一致性(Nakagawa等,2020)[32]。我國將近10%的個體滿足“最健康”分類,26.9%的個體滿足“基本健康”分類,63.5%的55—74歲樣本群體面臨健康問題。我們對中國老齡健康的估計結(jié)果與已有研究保持一致,Mclaughlin等(2020)[30]對中國和美國健康老齡化進行比較研究,采用2011年CHARLS數(shù)據(jù),使用相似的老齡健康評估思路,研究發(fā)現(xiàn)63%的中國老年人未滿足研究中設(shè)定的基本健康約束,可能存在健康問題。日本樣本中“最健康”分類為19%,屬于“基本健康”分類為35.9%,有45.1%的個體未滿足健康標準。韓國的健康老齡水平處于日本和中國之間,屬于“最健康”分類的樣本占比為16.1%,屬于“基本健康”分類的樣本占比為38.1%,約45.8%的韓國老人未達到健康標準。

表3 中日韓三國全體樣本描述性統(tǒng)計

為進一步檢驗勞動參與率和健康水平在三個國家間基于性別和年齡的差異,我們分性別和年齡組進行了描述性統(tǒng)計,由于篇幅限制,未在正文呈現(xiàn)。(12)歡迎感興趣的讀者來信索要。結(jié)果顯示,整體上男性勞動參與率顯著高于女性,勞動參與率和健康水平在三個國家中均隨年齡增長而呈現(xiàn)下降趨勢,但勞動參與率隨年齡增加的下降速度遠快于健康水平的降幅。教育水平在低齡老人群體中有所提高,但是子女數(shù)量呈現(xiàn)出相反趨勢,年齡越大的樣本擁有子女數(shù)量越多。健康水平在三個國家中呈現(xiàn)出不同規(guī)律,中國男性的整體健康水平高于女性,男性不同年齡段之間的健康差距相對更小,而女性不健康占比隨年齡增長快速上升。與中國相反,日本女性的整體健康狀況好于男性。韓國55—59歲年齡段女性群體的健康水平高于男性,但是60歲及以上的女性健康水平比男性要低。

四、 基于CMR方法的老齡勞動能力估計結(jié)果與分析

(一) 基準回歸

表4呈現(xiàn)了基于(1)式的多元logit回歸結(jié)果,匯報了平均邊際效應(yīng),此外我們還使用probit模型進行回歸,估計結(jié)果存在一致性,由于篇幅限制,未在正文呈現(xiàn)。表4第(1)列和第(2)列分別是中國男性和女性的基準年齡(男性50—54歲,女性45—49歲)樣本的健康對勞動參與概率的回歸,在控制了其他協(xié)變量后,健康水平對勞動參與存在顯著的正向影響,即健康狀態(tài)越好,勞動參與的概率顯著增大。進一步使用費舍爾檢驗(Fisher’s Permutation test)查看性別之間健康對勞動參與概率的影響系數(shù),結(jié)果顯示男性和女性的勞動參與概率系數(shù)存在顯著差異,健康狀況對女性的勞動參與具有更大的促進作用。表4中的第(3)列和第(4)列呈現(xiàn)了日本分性別的回歸結(jié)果,平均邊際效應(yīng)結(jié)果顯示“最健康”和“基本健康”的55—59歲男性的勞動參與概率相較對照組分別顯著高出8.4個百分點和5.7個百分點?！盎窘】怠钡娜毡九詣趧訁⑴c概率比對照組顯著高出9.2%。費舍爾檢驗結(jié)果表明屬于“最健康”分類的個體,健康水平對男性的勞動參與概率提升作用更大。表4第(5)列和第(6)列顯示,健康顯著提升了韓國男性和女性的勞動參與率。費舍爾檢驗顯示健康對勞動參與的影響在韓國兩性分組之間并無顯著差異。

(二) 健康勞動能力估計

表5報告了公式(2)和公式(3)的估計結(jié)果,我們分性別將每5歲劃分為一個年齡分組。表5中第(1)列、第(4)列和第(7)列呈現(xiàn)的是樣本中不同年齡段的實際勞動參與率;第(2)列、第(5)列和第(8)列是根據(jù)公式(2)計算出的退休年齡樣本勞動參與率的預(yù)測值;第(3)列、第(6)列和第(9)列是基于公式(3)計算得到老年額外勞動能力。

表5 Panel A男性分組中,第(1)列顯示中國男性55—59歲的實際勞動參與率為75.15%,進入60—64歲勞動參與率減少了近1/4,其后每隔5歲勞動參與率下降約10個百分點,70—74歲男性勞動參與率降至29.17%。列(4)和列(7)分別顯示日本和韓國男性的實際勞動參與率,可以發(fā)現(xiàn)日本男性的實際勞動參與率在三個國家中最高,80.91%的60—64歲日本男性仍在工作。韓國60—64歲男性的實際勞動參與率為66.87%,從整體水平來看,低于日本但高于中國。由于日本和韓國法定領(lǐng)取退休金的年齡為65歲,達到這一年齡后,日本65—69歲老齡男性勞動參與率下降了26.22%,并隨年齡增長持續(xù)大幅降低,但高于中國和韓國老人,位居三國之首。韓國65—69歲相較60—64歲實際勞動參與率減少了20.13%,70—74歲下降至30.93%。與日本和韓國同齡男性相比,中國男性實際勞動參與率相對偏低,尤其是60—64歲低齡老人從事工作的比例相較日本男性低了近30%、比韓國男性低了15.81%。但隨著年齡增長與日本的差距逐漸縮小。

第(2)列顯示了中國根據(jù)退休前5年樣本健康和勞動參與的相關(guān)系數(shù)以及老年人實際健康水平測算的“估計勞動參與率”。男性估計勞動參與率同樣隨年齡增長而出現(xiàn)下降,但降幅遠小于列(1)的實際勞動參與率。第(5)列和第(8)列呈現(xiàn)的日韓老齡男性估計勞動參與率與中國存在相似的趨勢,即估計勞動參與率隨年齡而有所下降,但降幅遠低于實際勞動參與率,且由于日韓老年人口的健康水平較高,使其估計勞動參與率相對實際勞動參與率更高。

第(3)列顯示了中國男性老齡額外勞動能力的測算結(jié)果。55—74歲中國男性的平均額外勞動能力為31.3%。為了使估計結(jié)果更加直觀,我們參考Wise(2017)[33]的方法,基于55—74歲男性平均額外勞動參率,考慮估計樣本年齡區(qū)間20年,得到老齡額外勞動時間為6.26年。即保持當前的健康水平,55—74歲男性平均仍能工作6.26年。按照同樣的思路,日本60—74歲男性的平均額外勞動能力年限為5.04年。韓國60—74歲男性的額外勞動時間為4.94年。

表5 Panel B的女性分組中,中國、日本和韓國女性的實際勞動參與率和額外勞動能力測算值整體低于男性。第(1)列和第(2)列,中國女性實際勞動參與率隨年齡下降速度慢于男性,與55—59歲年齡組相比,60—64年齡組女性勞動參與率僅下降10.9%,而同年齡組男性老人的勞動參與下降比率為24.14%。第(3)列顯示中國女性額外勞動能力測算值,50—74歲中國女性的平均額外勞動能力為25.74%。換算為平均額外勞動時間為6.43年,居三國之首。第(6)列中日本女性60—74歲的平均額外勞動時間為3.91年。韓國女性由于實際勞動參與率相對最低,通過年輕隊列估計的勞動參與率也相對最低。第(9)列中,韓國60—74歲的女性平均額外勞動參與能力為20.61%,額外勞動時間為3.09年。三個國家女性估計勞動參與率的差異可能來自我國女性退休年齡相對較早,所用估計基組年齡小于日韓兩國,使得中國女性勞動參與比例的估計值相對較高。

(三) 穩(wěn)健性檢驗

1.更換健康變量。在以上回歸模型中,我們使用了客觀健康分類指標對樣本健康水平進行衡量,在穩(wěn)健性檢驗部分,我們參考Cutler等(2014)[2]的研究,使用健康自評作為衡量老齡健康代理變量進行估計。使用自評健康狀況“不好”作為基準組,分別查看健康自評狀況為“極好”“很好”“不好”以及“一般”對個體勞動參與的影響。回歸結(jié)果受篇幅限制此處并未呈現(xiàn),(13)歡迎感興趣的讀者來信索要。和主模型所用的健康老齡分類估計結(jié)果接近,健康水平和勞動參與概率呈現(xiàn)顯著正向相關(guān)關(guān)系,相對于不健康個體,健康水平越好對老齡勞動參與的影響越大,研究結(jié)果與張川川等(2020)[15]一致。表6為基于健康自評的老齡勞動能力估計。通過與表5結(jié)果對比能夠發(fā)現(xiàn),基于健康自評得到的三個國家額外勞動能力估計值與主回歸中的客觀健康分層指標結(jié)果接近,表明上文的主估計結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表6 基于健康自評的老齡勞動能力估計

2.拓寬基準回歸的樣本年齡區(qū)間。主回歸我們借鑒Cutler等(2014)[2]的研究,使用達到最早法定退休前5年的樣本進行回歸。為了檢驗勞動能力估計的結(jié)果穩(wěn)健性,本文對基準回歸進行了兩方面調(diào)整,一是拓寬基準回歸樣本的年齡區(qū)間,從退休年齡前5年提升至10年;二是將基準回歸樣本的年齡起點從最早退休年齡更換為法定退休年齡。因此中國的基準回歸樣本年齡分別為男性50—59歲、女性45—54歲,日韓均為55—64歲。表7匯報了基于公式(1)的平均邊際效應(yīng)回歸結(jié)果?？梢钥闯鲭S著樣本量的擴大,健康對三個國家老齡人口的勞動參與保持顯著正相關(guān)關(guān)系,呈現(xiàn)出健康水平越高勞動參與率越大的趨勢,與上文主回歸結(jié)果基本一致。表8顯示根據(jù)新的年齡基組計算出的老齡額外勞動能力估計值。與表5相比,由于基準回歸年齡區(qū)間上移和估計年齡的提升,使得三國估計勞動參與率有所下降。中國男性和女性平均估計勞動參與率下降了5%,平均額外勞動能力下降1—1.4年。65—74歲日韓兩國勞動參與率的估計值與60—74歲基準估計結(jié)果降幅均在6—10個百分點之間,且中國、日本和韓國的額外勞動參與能力排序并未發(fā)生改變。表明上文基準估計結(jié)果較為穩(wěn)健。

表7 健康對勞動參與的影響(以正常退休年齡前10年為估計基準組)

表8 額外勞動能力(以正常退休年齡前10年為估計基準組)

五、 進一步分析

(一) 基于教育異質(zhì)性的分析

現(xiàn)有研究表明,教育與老年健康水平和存活概率呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系(程令國等,2015)[34],并且能夠通過日常行為習慣及社會參與產(chǎn)生間接健康促進效應(yīng)(李翔和趙昕東,2020)[35]。教育還會影響個體的勞動參與,研究發(fā)現(xiàn)受教育年限越高能夠顯著降低失業(yè)風險(封進和胡巖,2008)[36],因此教育水平的不同可能導(dǎo)致基于健康的老齡額外勞動能力存在差異?？紤]到中日韓三個國家居民的受教育水平差異較大,日本和韓國分別于1872年和1945年將義務(wù)教育納入法律(Nakagawa等,2020)[32],而我國的義務(wù)教育開始于1986年。若直接使用相同的受教育年限,或基于是否接受某階段教育同時作為三國居民的教育水平高低劃分,可能造成三個國家間教育水平分類不具備可比性(Jürges等,2016)[21]。因此我們采用中國、日本和韓國各自追蹤數(shù)據(jù)樣本的平均受教育年限對該國老齡人口教育水平高低進行劃分。以是否處于該國樣本受教育年限平均值以上作為高教育水平,檢驗教育對老齡健康和勞動參與的影響。圖2a、圖2b、圖2c分別呈現(xiàn)中國、日本和韓國不同教育水平群體的老齡勞動參與能力估計結(jié)果。(14)詳細結(jié)果歡迎感興趣的讀者來信索要?？梢钥闯鲱~外勞動能力隨教育水平變化存在以下兩方面異質(zhì)性特征。

圖2a 根據(jù)受教育程度進行估計:中國

圖2b 根據(jù)受教育程度進行估計:日本

圖2c 根據(jù)受教育程度進行估計:韓國圖2 中國、日本與韓國教育水平與勞動參與能力變化

第一,總體來看,教育水平的提升顯著增加了三國老齡人口的額外勞動能力。對于男性樣本,高教育水平的55—74歲中國樣本中,平均額外勞動時間為8.11年,而受教育水平處于中等及以下群體的額外勞動能力僅為前者的1/2,約為4.92年。日本和韓國的教育水平差距相對較小,日本60—74歲高教育水平分組平均額外勞動時間約為5.83年,略高于低教育水平的4.76年。韓國高教育水平分組的額外勞動時間與日本相似,約為5.58年,比低教育水平的韓國老人額外勞動時間高出1.5年。對于女性樣本,中國50—74歲高教育水平女性的額外勞動參與時間為8.69年,低教育水平女性額外勞動參與時間為5.27年。日本和韓國60—74歲高教育水平女性平均額外勞動時間分別為4.17年和3.10年,低教育水平組分別為3.82年和3.06年。此外,與表5的全樣本估計結(jié)果相比,各國高教育水平分組額外勞動能力均高于全樣本的平均水平,由此可見教育水平能夠顯著提升人們的勞動參與能力。

第二,中國教育水平帶來的額外勞動能力差異在三國中最大。中國55—74歲男性和50—74歲女性內(nèi)部,高教育水平分組平均額外勞動能力是低教育水平分組的1.65倍。日本和韓國男性(女性)高低學歷之間的差異分別為1.22倍(1.79倍)和1.37倍(1.01倍)。在本文數(shù)據(jù)里,中國的受教育程度與日韓兩國存在較大差距,6.63%的中國男性(50—74歲)和23.34%女性(45—74歲)未受過正式教育且不識字,而韓國55—74歲男性和女性這一比重僅為0.40%和1.51%,日本訪問數(shù)據(jù)里,最低受教育水平為未接受過小學或初中教育,且比重僅為男性0.15%女性0.13%。中國樣本中僅有51.49%和41.05%的男性和女性樣本接受過初中及以上教育,而日韓兩國男性(女性)這一比重分別為79.75%(80.31%)和82.68%(61.91%)。因此教育水平的差異對額外勞動能力產(chǎn)生巨大影響。(15)由于日本訪問數(shù)據(jù)中,在教育程度的分類里將小學和初中放入一類“1.Elementary/middle school”,隨后即為高中,無法獲知初中學歷占比,因此此處數(shù)據(jù)展示的是日本高中及以上學歷占比。

(二) 健康水平異質(zhì)性

在基準回歸中,我們使用“最健康”“基本健康”和“不健康”考察健康水平差異對個體勞動參與的影響。本部分將進一步檢驗不同健康水平樣本組之間的勞動參與能力差異,圖3a、圖3b、圖3c分別呈現(xiàn)中國、日本和韓國的估計結(jié)果。(16)詳細數(shù)據(jù)歡迎感興趣的讀者來信索要。

圖3a 不同健康水平下額外勞動能力估計:中國

圖3b 不同健康水平下額外勞動能力估計:日本

圖3c 不同健康水平下額外勞動能力估計:韓國圖3 中國、日本、韓國不同健康水平下額外勞動能力估計

圖3顯示,三個國家“最健康”分組的額外勞動能力均顯著高于“基本健康”分組,表明健康的改善能夠提升老齡人口的勞動參與能力。男性樣本中,中國隨健康改善所帶來的勞動能力提升幅度最大,55—74歲中國“最健康”的分組平均額外勞動時間是7.96年,比“基本健康”分組多出3.67年,是其1.85倍,且“最健康”分組比全樣本估計值(6.26年)多出1.7年的額外勞動時間。而日本和韓國不同健康水平之間差異相對小于中國,60—74歲“最健康”男性額外勞動時間分別為5.87年和6.02年,分別是“基本健康”分組的1.22倍和1.44倍。健康水平提升對女性勞動能力產(chǎn)生的差異整體小于男性,其中韓國女性因健康改善帶來的額外勞動能力提升幅度最大,中國位居第二,日本女性的額外勞動能力在不同健康水平之間差異相對較小。“最健康”的50—74歲中國女性平均額外勞動能力為9.88年,是“基本健康”群體的1.28倍,高出全樣本估計值(6.43年)3.45年。日本“最健康”的60—74歲女性平均平均額外勞動能力為4.57年,是“基本健康”日本女性的1.13倍?！白罱】怠钡?0—74歲韓國女性平均額外勞動時間為4.69年,是“基本健康”女性的1.63倍。

六、 結(jié)論與建議

本文聚焦健康在老齡勞動人口中的作用及帶來的潛在提升空間,選取中國、日本與韓國三個跨國可比追蹤調(diào)查數(shù)據(jù),采用5個維度,57個客觀健康問題綜合構(gòu)建出多層次健康變量,運用CMR方法,對老齡健康額外勞動能力進行測算和跨國比較。研究發(fā)現(xiàn),第一,三國超過法定最早退休年齡個體的健康狀態(tài)所估計出的勞動能力,均高于當前老年勞動者的實際勞動參與比例,使三個國家老齡群體具備一定的額外勞動能力,換算為額外勞動時間后,中國55—74歲男性和50—74歲女性的額外勞動時間分別為6.26年和6.43年;日本60—74歲男性和女性額外勞動時間為5.04年和3.91年;韓國60—74歲男性和女性額外勞動時間分別為4.94年和3.09年。第二,教育水平的提升和健康的改善均能增加老年人口的額外勞動能力,相較于日本和韓國,中國老齡群體因教育異質(zhì)性導(dǎo)致的額外勞動能力差異最大。第三,健康水平的改善能夠顯著增加從事勞動的概率,特別是對中國男性影響更大。

值得強調(diào)的是,文中關(guān)于老齡勞動能力估計的研究結(jié)論,并不表示老年人應(yīng)該工作多久或應(yīng)當工作到幾歲。我們的研究旨在探索老年群體由健康改善所帶來的參與勞動活動的潛力,希望能夠更加清晰地界定我國老齡人口健康狀態(tài)與勞動參與水平所處階段,推動我國老齡勞動保障進一步完善。因此基于以上研究發(fā)現(xiàn),我們提出四個方面的建議。第一,建議科學合理地設(shè)定延遲退休年齡,使具備勞動能力的群體能夠積極參與到社會經(jīng)濟生產(chǎn)活動中,不僅可以擴大勞動力供給,而且可以為老齡群體提供社會參與的途徑,提高老年人力資本。第二,建議進一步提升國民整體受教育水平,提高人力資源質(zhì)量,縮小因教育水平差異而帶來的額外勞動能力的差異。第三,建議采取彈性退休制度,給予老年人靈活的自主選擇權(quán)利,并制定鼓勵政策,激發(fā)老年人勞動參與意愿,最大限度發(fā)揮老齡勞動潛力?？山梃b日本實施的三個退休年齡節(jié)點供居民自主選擇的方式,個人可以根據(jù)自身狀況和實際需求在60歲申請?zhí)崆巴诵莶⑸觐I(lǐng)不足額養(yǎng)老金,或是在65歲法定年齡正常退休獲得全額養(yǎng)老金,抑或是選擇持續(xù)工作到70歲領(lǐng)取超額養(yǎng)老金。第四,建議實施全生命周期健康管理,積極落實健康老齡戰(zhàn)略,提高醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給質(zhì)量,提升老年人健康水平。

本文的研究存在以下兩點局限:第一,囿于三個國家可比數(shù)據(jù)的獲取和盡量保持選取變量口徑保持一致性,因此研究涉及的時間維度不夠長,納入的變量也不夠豐富,隨著三個國家可比數(shù)據(jù)的進一步公開,可以繼續(xù)推進研究。第二,本文基于三個強假設(shè),采用Cutler等(2014)[2]的估算方法,測算出的老齡額外勞動能力,僅代表由健康決定的勞動能力,并不意味著老年人實際的勞動行為。測算中沒有考慮個體對閑暇的偏好,以及提供隔代照料等社會參與活動,因此會高估老齡額外勞動能力。